Analyse d'expressions temporelles dans les dossiers électroniques patients

Mike Donald Tapi Nzali (1, 2, 3) , Aurélie Névéol (4) , Xavier Tannier (4)

1 IMAG - Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck
2 ADVANSE - ADVanced Analytics for data SciencE
3 UM - Université de Montpellier
4 LIMSI - Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur

Les références à des phénomènes du monde réel et à leur caractérisation temporelle se retrouvent dans beaucoup de types de discours en langue naturelle. Ainsi, l'analyse temporelle apparaît comme un élément important en traitement automatique de la langue. Cet article présente une analyse de textes en domaine de spécialité du point de vue temporel. En nous appuyant sur un corpus de documents issus de plusieurs dossiers électroniques patient désidentifiés, nous décrivons la construction d'une ressource annotée en expressions temporelles selon la norme TimeML. Par la suite, nous utilisons cette ressource pour évaluer plusieurs méthodes d'extraction automatique d'expressions temporelles adap-tées au domaine médical. Notre meilleur système statistique offre une performance de 0,91 de F-mesure, surpassant pour l'identification le système état de l'art HeidelTime. La comparaison de notre corpus de travail avec le corpus journalis-tique FR-Timebank permet également de caractériser les différences d'utilisation des expressions temporelles dans deux domaines de spécialité.

Mots clés: Développement d’un Corpus Annoté; Extraction d’Information; Analyse Temporelle

Domaines: Informatique [cs]

Mike Donald Tapi Nzali, Aurélie Névéol, Xavier Tannier. Analyse d'expressions temporelles dans les dossiers électroniques patients. TALN: Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2015, Caen, France. ⟨hal-01222638⟩